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Wie AI den Kundenservice im Mittelstand voranbringt

Lesedauer: 5 Minuten 30.03.2021 Aktuelles & Trends

Warum Sie die Möglichkeiten von AI im Kundenservice nicht außer Acht lassen sollten

Artificial Intelligence ist immer mehr auf dem Vormarsch, auch im Kundenservice kann sie uns schon ordentlich unter die Arme greifen. Welche Einsatzmöglichkeiten es hier im Mittelstand gibt und wie die Zukunft des Kundenservice aussieht, dazu haben wir Eric Brabänder, Chief Product Officer und Mitglied der Geschäftsleitung bei der Empolis Information Management GmbH, befragt.

Eric Brabänder
Chief Product Officer bei Empolis
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  • Herr Brabänder, warum ist das richtige Produkt- und Servicewissen im Kundendienst so wichtig?
    Kunden erwarten eine rasche Lösung ihrer Servicefälle. Daher müssen Servicemitarbeiter schnell die richtigen Entscheidungen treffen und hierzu auf die benötigten Produkt- und Serviceinformationen stets zur richtigen Zeit am richtigen Ort zugreifen können. Die konsistente Wissensbereitstellung steigert die Effizienz des Kundendienstes, senkt Servicekosten und sorgt für höhere Kundenzufriedenheit.

  • Eine höhere Effizienz und geringere Kosten sind für jedes Unternehmen erstrebenswert. Doch was bedeutet datengetriebener Kundenservice konkret für den Mittelstand?
    Service ist das neue Marketing – daher wird digitaler Kundenservice zu einem wichtigen Treiber für den langfristigen Unternehmenserfolg. Gerade im sehr wissensintensiven Maschinen- und Anlagenbau sind Daten und Wissen rund um Produkte, Maschinen und Prozesse eine wichtige Grundlage. Sie sind der Schlüssel für den langfristigen und nachhaltigen Aufbau digitaler Geschäftsmodelle und eine völlig neue Kundenbindung.

    „Ein hervorragender Kundenservice kann einerseits ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal im internationalen Wettbewerb sein, andererseits aber auch nachhaltig den Wert eines Unternehmens steigern.“

    Empirische Studien von Porsche Consulting haben gezeigt, dass der Unternehmenswert für Industriegüterunternehmen, gemessen am Total Shareholder Return (TSR), durch die Entwicklung hin zu einem servicezentrierten Geschäftsmodell deutlich gesteigert werden konnte. Umsatzwachstum und Margenverbesserungen konnten aufgezeigt werden. Im Bereich des industriellen Maschinenbaus wiesen bei den Maschinen- und Anlagenbauern mit einem Umsatz von mehr als 1 Mrd. Euro die besten serviceorientierten Unternehmen einen TSR von durchschnittlich 22 Prozent auf, verglichen mit einem Median von 3 Prozent für ihre Peers.

  • Sie sagten Daten und Wissen sind eine wichtige Grundlage für den Unternehmenserfolg. Welche Verfahren der Artificial Intelligence werden eingesetzt, um Daten zu analysieren und Wissen bereitzustellen?
    Für die Bereitstellung steht ein Mix aus verschiedenen AI-Verfahren zur Verfügung, die je nach Zielsetzung und Verfügbarkeit der Daten angewendet werden: Mustererkennung, Natural Language Processing, Text Mining, Machine Learning, Ähnlichkeitsanalysen, Decision Trees, Semantische Netze, Graph Algorithmen sowie Knowledge Graphen. Der nächste große Schritt wird die Kombination von datengetriebener AI und wissensbasierter AI, insbesondere der Einsatz von Knowledge Graphen, sein. Gerade Knowledge Graphen ermöglichen die intelligente und nachvollziehbare Vernetzung von Produkt- mit Serviceinformation.

  • Lassen Sie uns einen Blick in die Produktion der Zukunft werfen: Welche Rolle spielen Daten, Wissen und AI?
    Wissensbereitstellung und Datenanalyse werden den gesamten Prozess der Wertschöpfungskette und des Produktlebenszyklus begleiten und unterstützen. Angefangen beim Produktdesign, über die Produktion, bis hin zu Installation und Service. Kunden und Anwender möchten zu jeder Zeit alle verfügbaren Informationen über eine Maschine oder eine Anlage im Blick haben, um die richtigen Schlüsse ziehen zu können. Auch auf die Produktion hat das direkte Auswirkungen:

    „Individuell konfigurierbare Produkte, autonome Produktionseinheiten und die Losgröße 1 gewinnen in der modernen Produktion vermehrt an Bedeutung.“

    Somit natürlich auch die AI-basierte Werkerunterstützung in der Produktion sowie die intelligente Konfiguration von Produkten und Anlagen. Denn: Jedes Modul wird intelligent. Dies wird auch ERP-Systeme und die notwendigen Prozesse verändern, insbesondere in der Produktionsplanung.

  • Alle verfügbaren Informationen zu jeder Zeit abrufen zu können, bietet zahlreiche Vorteile. Wie lässt sich die Knowledge Base im eigenen Unternehmen optimal umsetzen? Auch in Hinblick auf die Verknüpfung mit dem ERP-System. Können Sie uns hier ein konkretes Beispiel nennen?
    Eine gute Knowledge Base nutzt jedes bereits vorhandene Servicewissen und macht dieses Wissen mittels AI-Verfahren erschließbar. So können Anleitungen und Maschinendokumentationen aus der technischen Redaktion mit semantischen Verfahren erschlossen und direkt zugänglich gemacht werden. Aber auch ganz viele Daten und Informationen, die im ERP-System schlummern, können mittels AI analysiert und als Lösungen in einer Knowledge Base aufbereitet werden.

    So hat Empolis gemeinsam mit proALPHA, basierend auf dem Knowledge Graphen, eine Ähnlichkeitssuche für bestehende Service Calls entwickelt, die alle Informationen aus den Call-Positionen sowie die Fehlerarten und Fehlerursachen bereits bei der Call-Anlage analysiert und mit semantischen Verfahren verknüpft. So kann der Servicemitarbeiter bereits an der Call-Anlage ähnliche Fälle und deren Lösungen sowie alle vorhandenen Dokumente und Wissensartikel direkt aus der ERP-Lösung einsehen und schneller die richtige Entscheidung für das Kundenproblem treffen. Durch die Anbindung an die Maschinen und die Auswertung von Maschinendaten lassen sich entstehende Probleme somit künftig auch vorhersagen und Service Calls auslösen, bevor die Maschine stillsteht und es für den Kunden teuer wird.

  • Wenn wir uns den Kundendienst in 5 bis 10 Jahren vorstellen: Wie sieht dieser aus? Welche Entwicklungen sind hier zu erwarten?
    AI-Verfahren werden künftig normaler Bestandteil der täglichen Arbeit sein und den Kundendienst sowie Zusatzprodukte im Service von Maschinen- und Anlagenbauer verbessern. Der Mensch wird natürlich nicht ersetzt! Aber die Mensch-Maschine-Interaktion wird deutlich vereinfacht. Intelligente Service-Assistenten werden uns ständig und überall zur Seite stehen. Zusätzlich werden „sprechende“ Maschinen die Mensch-Maschine-Interaktionen verstärken und über Digitale Zwillinge, als umfassende digitale Abbildungen der Maschinen, jederzeit Zugriff auf alle benötigten Daten und Informationen haben. Dadurch wird es möglich, Maschinenkonfigurationen beim Verkauf oder im Rahmen der Produktion sowie Wartungsvorgänge und Störfälle einer Anlage direkt mittels AI zu analysieren und zu beheben oder die richtigen Lösungsvorschläge zu unterbreiten.
Daten sind zweifellos das Gold des digitalen Zeitalters: Wer zu jeder Zeit an jedem Ort Zugriff auf seine Daten hat und daraus die richtigen Schlüsse ableiten kann, hat im internationalen Wettbewerb die Nase vorn. Artificial Intelligence wird hier zu einem wichtigen Unterstützer, der auch im Mittelstand den Kundenservice deutlich voranbringt und so den Unternehmenswert nachhaltig steigert.

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